数据可视化系列-05数据分析报告
1、了解初识数据分析报告
数据分析报告简介
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。
一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
数据分析报告的作用
数据分析报告主要包括三个方面：展示分析结果、验证分析质量和为决策者提供参考依据这三个方面的作用。
报告的能力体现
参考：数据分析能力如何体现？
基本的理论知识：数理统计、模型原理、市场研究等。
常规分析工具的使用。常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。
一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标进行分析。
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。
报告编写的原则
原则一：寻找准确的数据源和数据描述
数据质量是决定数据分析报告质量的前提。数据分析的结果和生成的报告只有在数据质量得到保证后才具有指导意义。并在相应的数据源中，找到数据特征并进行描述。
原则二：明确数据分析报告的框架
明确数据分析报告的框架也是非常必要的。数据分析报告一般包括三个部分：结论总结、报告背景和分析目的描述、数据收集和数据特征描述、分析和讨论。
原则三：数据结合个人分析业务逻辑
数据分析报告不是做数学或统计计算，整个数据分析过程必须结合分析师个人对业务逻辑的主观理解，否则数据分析也脱离现实，没有实用价值。
原则四：结论有来源，分析有结论
要保证整个分析过程的严谨性，做到每一个结论都有痕迹可循，有证据可循，分析与结论环环相扣，从根本上保证报告的逻辑性和科学性。每一部分的分析都能对应有价值的结论，从而保证报告整体节奏的紧凑性和效率的提高。
原则五：结论要有深度。
写结论时，表面数据结果不能作为结论。我们必须结合我们对业务的理解，交叉分析不同类别的数据，如比较成本的增加与供应商变化的关系等，以发现问题和诱因，并给出解决方案和建议，这是一个真正深刻的结论。
原则六：善用数据可视化
俗话说“字不如表，表不如图”。单靠文字支持的数据分析报告很无聊，报告让读者也会很累。以图形和图表的形式显示数据分析的结果，方便读者观察和理解数据的内在趋势和规律。
报告种类
构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：
1、进行总体分析。。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。
3、总结经验，建立模型。
以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
2、掌握数据分析报告结构
标题页
目录
前言
正文
结论与建议
附录
3、了解报告的描述规范
参考：数据报告的注意事项
报告注意事项
一、明确报告的受众
不同的受众，对于报告的期望是完全不一样的。
高层关注策略和大的趋势，高层关注的是大环境，竞品等，基于数据分析或者数据洞察发现机会与洞察点。
中层关注策略，基于数据可以制定的策略，用户群体是怎样的用户群体，用户特征，用户流失等。
员工关注执行与细节。某一活动的细节等。
二、规范数据的格式
1、数据源需明确标出，是外部还是内部，是内部的哪个系统。
2、指标含义的明确解释，如果是复合型指标，需要说明指标的计算过程。
3、确保数据质量如果是从日志获取的数据，需要反复确认数据的查询逻辑和处理逻辑，必要的情况下，可采取方法验证。
三、有框架，可视化
1.需要先写数据分析目录或概要，列明主要观点。可参考书籍《金字塔原理》
2. 图表可视化，叙述事件也尽可能采用结构化的方式，采用统一的标准叙述，多使用图表展示数据。
3. 重要数据，异常数据需要特别标注与说明。
报告表达的维度
数据结论可用指标
数据分析所用的方法可分为描述统计方法和推断统计方法。描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
描述性统计指标
